11、Kubernetes 计算资源配置与 ConfigMaps 使用指南

Kubernetes 计算资源配置与 ConfigMaps 使用指南

1. 计算资源配置

在 Kubernetes 中,计算资源的配置主要涉及 CPU 和内存。我们可以通过特定的命令来获取节点的容量信息,也可以创建带有资源请求和限制的 Pod。

1.1 查找节点容量

要查找节点的容量,可以使用 kubectl describe node 命令。例如:

kubectl describe node ip-10-0-0-50.ec2.internal

该命令会列出节点的容量信息,包括 CPU、内存和可调度的 Pod 数量。其中, Capacity 字段显示节点的总容量, Allocatable 字段显示可分配的资源。如果节点上没有运行任何 Pod,CPU 和内存的请求和限制初始值都应为 0。对于控制器节点,由于其不可调度,分配的资源始终显示为 0。

1.2 创建带有资源指定的 Pod

我们可以创建一个带有资源请求和限制的 Pod 示例。首先,创建一个名为 mysql.yaml 的定义文件,使用 MySQL Docker 镜像创建一个复制控制器,并指定容器的资源请求和限制。以下是 mysql.yaml 文件的内容:

---
apiVersion: v1
kind: ReplicationControll
内容概要:本文围绕SecureCRT自动化脚本开发在毕业设计中的应用,系统介绍了如何利用SecureCRT的脚本功能(支持Python、VBScript等)提升计算机、网络工程等相关专业毕业设计的效率质量。文章从关键概念入手,阐明了SecureCRT脚本的核心对象(如crt、Screen、Session)及其在解决多设备调试、重复操作、跨场景验证等毕业设计常见痛点中的价值。通过三个典型应用场景——网络设备配置一致性验证、嵌入式系统稳定性测试、云平台CLI兼容性测试,展示了脚本的实际赋能效果,并以Python实现的交换机端口安全配置验证脚本为例,深入解析了会话管理、屏幕同步、输出解析、异常处理和结果导出等关键技术细节。最后展望了低代码化、AI辅助调试和云边协同等未来发展趋势。; 适合人群:计算机、网络工程、物联网、云计算等相关专业,具备一定编程基础(尤其是Python)的本科或研究生毕业生,以及需要进行设备自动化操作的科研人员; 使用场景及目标:①实现批量网络设备配置的自动验证报告生成;②长时间自动化采集嵌入式系统串口数据;③批量执行云平台CLI命令并分析兼容性差异;目标是提升毕业设计的操作效率、增强实验可复现性数据严谨性; 阅读建议:建议读者结合自身毕业设计课题,参考文中代码案例进行本地实践,重点关注异常处理机制正则表达式的适配,并注意敏感信息(如密码)的加密管理,同时可探索将脚本外部工具(如Excel、数据库)集成以增强结果分析能力。
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